Esta es la segunda tarea del curso de Procesamientos de Datos Geográficos (GF-0604) la cual tiene como objetivo que cada estudiante realice a partir de las estadisticas policiales del 2021 tablas y gráficos interactivos para detallar ciertos aspectos requeridos por el docente en dichas tablas y gráficos. Estos datos fueron extraidos de la siguiente página del [Organismo de Investigación Judicial (OIJ)] (https://sitiooij.poder-judicial.go.cr/index.php/ayuda/servicios-policiales/servicios-a-organizaciones/indice-de-transparencia-del-sector-publico-costarricense/datos-abiertos)
```r
library(ggplot2)
library(readxl)
library(plotly)
library(dplyr)
library(sf)
library(DT)
estadisticas$Fecha = as.Date(estadisticas$Fecha)
colnames(estadisticas) = c("Delito",
"Fecha",
"Víctima",
"Edad",
"Género",
"Provincia",
"Cantón")
estadisticas %>%
datatable(options = list(
pageLength = 5,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
))
Grafics <-
estadisticas %>%
count(Delito) %>%
ggplot(aes(x = reorder(n, Delito), y = Delito)) +
geom_bar(stat = "identity") +
coord_flip() +
ggtitle("Cantidad de delitos según sea el tipo de delito en Costa Rica") +
xlab("Cantidad delitos") +
ylab("Delitos") +
theme_linedraw()
ggplotly(Grafics) %>%
config(locale = 'es')
Grafics_2 <-
estadisticas %>% mutate(meses = lubridate::month(Fecha))
número_meses <-
c(
"1",
"2",
"3",
"4",
"5",
"6",
"7",
"8",
"9",
"10",
"11"
)
Grafics_2 <-
Grafics_2 %>%
count(meses) %>%
ggplot(level = levelorder, (aes(
x = reorder(número_meses, meses), y = n
))) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Total de delitos al mes") +
xlab("Número de Meses") +
ylab("Total de delitos") +
theme_linedraw()
ggplotly (Grafics_2) %>%
config(locale = 'es')
Grafics_3 <-
estadisticas %>%
ggplot(aes(x = Delito, fill = Género)) +
geom_bar(position = "fill") +
coord_flip() +
labs(fill = "Género") +
ggtitle("Proporción de delitos según sea su diferente género") +
xlab("Modalidad de delito") +
ylab("Proporción")
ggplotly(Grafics_3) %>%
config(locale = 'es')
grafics_4 <-
estadisticas %>%
count(Cantón) %>%
filter(Cantón == "SAN JOSE" |
Cantón == "ALAJUELA" |
Cantón == "CARTAGO" |
Cantón == "HEREDIA") %>%
ggplot(aes(x = reorder(Cantón, n), y = n)) +
coord_flip() +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Delitos por cantón en San José, Alajuela, Cartago, Heredia") +
xlab("Cantón") +
ylab("total") +
theme_linedraw()
ggplotly(grafics_4) %>%
config(locale = 'es')